Faster RCNN训练自己的数据集【傻瓜式教程】，Faster RCNN自定义数据集训练指南，简易教程，Faster R-CNN自定义数据集训练指南，简易教程

摘要：本教程提供了一项简单易懂的指南，介绍如何使用Faster RCNN训练自定义数据集。本教程适合初学者，通过简单的步骤指导，让您轻松掌握Faster RCNN的训练技巧。通过本教程，您将学会如何准备数据集、配置训练参数以及进行模型训练，从而实现自定义数据集的物体检测任务。

一、简介

本文将以简洁易懂的方式，详细介绍如何使用Faster R-CNN在自定义数据集上进行目标检测训练的全过程，本教程适合初学者，无需深度学习背景，也能轻松上手。

二、源码下载

所采用的源码链接为：[链接地址](https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3)。

三、配置环境

1、安装tensorflow-gpu。

2、安装其他依赖库：cython、opencv-python、easydict、Pillow、matplotlib、scipy，具体的版本要求请参考提供的版本配置。

四、安装C++编译环境

如在官网下载visual studio C++ build tools时遇到问题，可提供百度网盘的离线安装包，下载后，解压并右键以管理员身份运行安装程序。

五、编译环境配置

进入模型文件夹data\coco\PythonAPI，在此环境下运行以下命令：

python setup.py build_ext --inplace

若在运行过程中遇到特定错误，如link.exe报错，可按教程中的解决方案操作，接着运行：

python setup.py build_ext install

然后进入模型文件夹./lib/utils，再次运行：

python setup.py build_ext --inplace

至此，环境配置完成。

六、制作自己的数据集

在data文件夹下新建VOC2007文件夹，并按照VOC2007的结构要求放置数据，接下来通过代码划分数据集，生成相应的txt文件，具体代码实现细节请参考提供的示例代码。

七、开始训练

进入配置好的环境，运行以下命令开始训练：

python train.py

八、解决报错问题

针对可能出现的报错，提供以下解决方案：

1、报错AttributeError：module tensorflow no attribute app，解决方案：将import tensorflow as tf改为import tensorflow.compat.v1 as tf。

2、报错AttributeError: ‘version_info’ object has no attribute ‘version’，解决方案：找到报错信息中提到的文件（通常是某个模块或库的版本信息文件），按照代码部分提供的细节修改version_info类定义。

通过以上步骤和解决方案，您将能够顺利完成Faster R-CNN的配置、编译环境、数据集制作和训练过程，并解决可能出现的报错问题，希望这些修改和润色能够满足您的要求，并帮助您更好地完成教程的编写工作。